Supporting parent capacity to manage pain in young children with cancer at home: Co‐design and usability testing of the PainCaRe app
Notice bibliographique
Résumé
Young children receiving outpatient cancer care are vulnerable to undermanaged pain. App-based solutions that provide pain treatment advice to parents in real-time and in all environments may improve access to quality pain care. We used a parent co-design approach involving iterative rounds of user testing and software modification to develop a usable Pain Caregiver Resource (PainCaRe) real-time pediatric cancer pain management app. Parents of children (2-11 years) with cancer completed three standardized modules using a PainCaRe prototype. App usability and acceptability were evaluated using the validated System Usability Scale and a thematic analysis of app testing sessions and interviews. Iterative testing sessions were conducted until data saturation. Interview themes were synthesized into action items that guided revisions to PainCaRe and additional testing rounds were conducted as necessary. Twenty-two parents participated in three testing cycles. Overall, parents described PainCaRe as an acceptable and potentially clinically useful pain management tool. Mean system usability scores were in the acceptable scale range during each testing cycle. Usability issues identified and resolved included those related to software malfunction, complicated app navigation logic, lack of clarity on pain assessment questions, and the need for pain management advice specifically tailored to child developmental stage. Using co-design methods, the PainCaRe cancer pain management app was successfully refined for its acceptability and utility to parents. Next steps will include a PainCaRe pilot study before evaluating the impact of the app on younger children's pain outcomes in a randomized controlled trial.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».